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       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦
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   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 
  1. SPSS Modeler高级培训
    培训目标:
    本课程结束后,受培训人员将能熟练使用Modeler软件,能够根据常见的不同种类的数据挖掘研究需要进行方案设计、数据分析、建模和报告的撰写。在培训中将安排一系列讨论会和实际数据练习,以保证学员有足够的实践机会实际操作Modeler软件。
    Modeler培训课程内容:
    1 统计分析方法与数据挖掘基本原理培训
      课程描述
      介绍数据挖掘方法论以及CRISP-DM的6个步骤
      培训对象
      战略规划部、市场研究部、数据分析部等相关研究人员
      必要技能
      统计方法基础知识、数据挖掘基本原理
      培训内容
      统计分析方法与数据挖掘基本原理
      第一讲
      如何从掌握统计方法到掌握数据挖掘
      与传统的统计分析方法相比而言:
      什么是数据挖掘?
      数据挖掘能做什么?
      数据挖掘在协助企业业务的分类、预测、聚类和模型可视化方面的特点;
      数据挖掘在其他商业领域的应用,如完善客户关系管理、赢得市场营销战役;
      如何从掌握统计分析方法到掌握数据挖掘?
      第二讲
      数据挖掘基本原理和实践操作方法论
      数据挖掘的基本原理
      数据挖掘实践中所要求的数据结构、衍生变量和数据转换
      数据挖掘的模型建构方法、模型的评估、模型的检验和修订
      目前主流的数据挖掘工具软件比较
      如何在实践操作中运用CRISP-DM数据挖掘程序
      如何从商业角度和数据角度了解数据挖掘解决问题的类型和思路
      CRISP-DM的6个步骤以及每个步骤应该完成的工作和产生的结果
    2、 Modeler软件操作基础及数据处理使用培训
      培训对象
      客户企业所指派的Modeler实际使用人员
      涉及产品
      Modeler
      培训内容
      Modeler软件操作基础培训
      Modeler的数据处理技术
      第一讲
      操作概述
      基础界面介绍:
      Modeler 14.2所包含的功能模块
      与Modeler先前版本的比较
      基础操作之数据准备
      读取数据文件
      数据质量评估
      数据处理
      寻找数据中的关系
      第二讲
      建模概述
      Modeler中所包含的数据建模概述
      神经网络技术建模
      决策树技术建模
      模型比较与模型合并
      Kohonen神经网络
      关联规则
      时序发现
      模型的发布
      第三讲
      数据处理技术
     
      合并多个数据源数据
      抽取样本,选择和缓存数据
      处理缺失数据
      处理日期
      处理时序数据
      文件操作
      数据聚合
      附录: 通过ODBC读取数据
      附录: Modeler的数据库连接
    3 Modeler的高级建模
  2.  课程描述
      介绍Modeler的建模技术以及Meta Modeling技术
      培训对象
      完成第二、三课学习的学员
      必要技能
      第二、三课学习的技能
      培训内容
      利用神经网络完成分群(Neural networks for classification)
      高级规则归纳(Advanced rule induction)
      聚类技术(clustering)
      高级关联规则(Advanced association rules)
      线性回归(Linear Regression)
      逻辑回归(Logistic Regression)
      浓缩数据:基本组件(Data Reduction: Principal Components)
      从模型中获取数据(meta models, error modeling) 

  3.  
     
     

  4.  

  5.  

  6.  
     
     
     

  7.  
     
     
     

  8.    


  9.  

  10.  
     

  11.  
     












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